KI UND ML IM JAHR 2023. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND MASCHINE… | von jessie | Juni 2023

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Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) sind zwei der Technologien, die sich derzeit am schnellsten weiterentwickeln. Während ML eine Teilmenge der KI ist, die es Robotern ermöglicht, zu lernen, ohne dass ihnen explizit etwas beigebracht wird, ist KI ein allgemeiner Begriff, der jedes System umfasst, das die menschliche Intelligenz simulieren kann.

Wir können davon ausgehen, dass KI und ML im Jahr 2023 unser Leben erheblich beeinflussen werden. Zahlreiche Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, die Fertigung und das Transportwesen nutzen diese Technologien bereits. Mit der weiteren Weiterentwicklung dieser Technologien können wir mit der Entstehung noch bahnbrechenderer und disruptiverer Anwendungen rechnen.

Künstliche Intelligenz oder KI ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung intelligenter Agenten oder Systeme befasst, die unabhängig denken, lernen und handeln können. Die KI-Forschung battle äußerst erfolgreich bei der Entwicklung leistungsstarker Methoden zur Lösung einer Vielzahl von Problemen, vom Gameplay bis zur medizinischen Diagnose.

Chat-KI: Jedes KI-System, das mit einem menschlichen Benutzer kommunizieren kann, fällt in die breite Kategorie der Chat-KI. Chat-KI-Systeme können für eine Reihe von Aufgaben eingesetzt werden, darunter Kundenservice, Marktforschung und einfache Begleitung.

Generative KI: Generative KI ist eine Teilmenge der KI, die Originalmaterial, einschließlich Musik, Grafiken und Textual content, produzieren kann. Große Datensätze aktuellen Supplies werden genutzt, um generative KI-Systeme zu trainieren, die dann mithilfe dieses Wissens lernen, neue Inhalte zu produzieren, die mit den Trainingsdaten vergleichbar sind.

KI-generiert: Inhalte, die von einem KI-System erstellt wurden, werden als KI-generierte Inhalte bezeichnet. KI-generierte Inhalte können für eine Reihe von Aufgaben genutzt werden, darunter die Entwicklung kreativer Inhalte, Kundenservice und Marketingmaterialien.

Ein generatives KI-System namens Midjourney AI kann aus schriftlichen Beschreibungen lebensechte Bilder erzeugen. OpenAI hat Midjourney AI entwickelt, an der noch gearbeitet wird.

Zum Trainieren des Chatbots ChatGPT 4 wurde ein großer Textual content- und Codedatensatz verwendet. ChatGPT 4 kann realistische und logische Chat-Gespräche erstellen und ausführliche, aufschlussreiche Antworten auf Fragen geben. Von openAI wird er auch als Chatbot bezeichnet.

Seit 1997 gibt es cleverbot als Chatbot. Millionen von Menschen auf der ganzen Welt haben den bekannten Chatbot Cleverbot genutzt.

Künstliche Intelligenz (KI) in Kind von maschinellem Lernen (ML) ermöglicht es Softwareanwendungen, Ergebnisse genauer vorherzusagen, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden müssen. Um neue Ausgabewerte vorherzusagen, verwenden maschinelle Lernalgorithmen historische Daten als Eingabe.

Edge Machine Studying (Edge ML) ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die auf {Hardware} am Netzwerkrand und nicht in einer Cloud ausgeführt wird. Da Daten nahe am Ort ihrer Entstehung verarbeitet werden, kann die Leistung verbessert, die Latenz verringert und der Datenschutz gewahrt werden.

Um Cyberangriffe zu erkennen und zu stoppen, wird maschinelles Lernen in der Cybersicherheit eingesetzt. Beispielsweise kann ML verwendet werden, um gefährlichen Code zu erkennen, seltsame Muster im Netzwerkverkehr zu finden und vorherzusagen, wann ein Cyberangriff am wahrscheinlichsten ist.

Das Schreiben von Code zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen wird als ML-Programmierung bezeichnet. Software program-Engineering, Datenwissenschaft und Techniken des maschinellen Lernens müssen von ML-Programmierern gründlich verstanden werden.

On-line-Maschinenlernen ist eine Teilmenge von ML, die kontinuierlich erlernt und genutzt wird. Dies weist darauf hin, dass das ML-Modell kontinuierlich lernt und sich weiterentwickelt, wenn neue Daten gesammelt werden.

Die Aktivität, Modelle und Systeme für maschinelles Lernen vor Angriffen zu schützen, wird als Sicherheit für maschinelles Lernen bezeichnet. Dazu gehört der Schutz vor unbefugtem Zugriff, Änderung und Zerstörung der ML-Modelle selbst sowie der Daten, die zum Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen verwendet werden.

Maschinelles Lernen (ML), das in der Cloud gehostet und verwaltet wird, wird als Cloud Machine Studying bezeichnet. Dies bedeutet, dass Unternehmen kein Geld für ihre eigene ML-Infrastruktur ausgeben müssen. Anbieter von Cloud-Machine-Studying-Diensten bieten verschiedene Dienste an, darunter ML-Bereitstellung, Überwachung und Schulung.

Eine Sammlung cloudbasierter maschineller Lerndienste namens Google Cloud ML unterstützt Unternehmen bei der Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen. Mehrere Funktionen, einschließlich ML-Schulung, Bereitstellung und Überwachung, sind über Google Cloud ML verfügbar.

Die Anwendung von maschinellem Lernen in Unternehmen wird als Enterprise Machine Studying bezeichnet. Kundensupport, Betrugserkennung und Produktempfehlung sind nur einige der Geschäftsprozesse, die durch maschinelles Lernen im Unternehmen verbessert werden können.

Amazonas: Eine Reihe von Waren und Dienstleistungen von Amazon, darunter die Empfehlungsmaschine, das Betrugserkennungssystem und der sprachaktivierte Assistent Alexa, basieren auf maschinellem Lernen.

Google: Die Suchmaschine, der Übersetzungsdienst und das Projekt für selbstfahrende Autos sind nur einige der Produkte und Dienste, die Google mit maschinellem Lernen unterstützt.

Fb: Eine Reihe von Produkten und Dienstleistungen von Fb, darunter der Newsfeed, das Advert-Focusing on-System und die Gesichtserkennungssoftware, basieren auf maschinellem Lernen.

Netflix: Netflix nutzt ML, um seinen Verbrauchern Empfehlungen für Filme und Fernsehserien zu geben.

Spotify: Spotify nutzt maschinelles Lernen, um seinen Kunden Songs vorzuschlagen.

Tesla: Die selbstfahrende Autotechnologie von Tesla basiert auf ML.

Walmart: Walmart nutzt ML, um seine Marketingbemühungen anzupassen und seine Lieferkette zu verbessern.

Adobe: Adobe nutzt maschinelles Lernen, um seine Produkte, einschließlich Photoshop und Lightroom, zu verbessern.

Entdeckung eines Betruges: Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um betrügerische Transaktionen, einschließlich Versicherungs- und Kreditkartenbetrug, zu erkennen.

Kundendienst: Durch personalisierte Empfehlungen und eine schnellere Lösung von Kundenproblemen wird ML zur Verbesserung des Kundenservice eingesetzt.

Produktentwicklung: Durch die Analyse von Daten und das Erkennen von Tendencies wird ML zur Entwicklung neuer Waren und Dienstleistungen eingesetzt.

Advertising and marketing: Durch die Untersuchung von Verbraucherverhalten und -präferenzen wird ML genutzt, um Marketinginitiativen präziser auszurichten.

Risikobewertung: ML wird zur Bewertung von Risiken eingesetzt, beispielsweise der Möglichkeit, dass ein Kunde seine Kreditzahlungen einstellt, oder der Möglichkeit, dass eine Naturkatastrophe eintritt.

Tiefes Lernen: Künstliche neuronale Netze werden beim Deep Studying, einer Artwork maschinellem Lernen, eingesetzt, um aus Daten zu lernen. Einige der anspruchsvollsten KI-Anwendungen, wie selbstfahrende Autos und Gesichtserkennungssoftware, basieren bereits auf Deep Studying.

Verarbeitung natürlicher Sprache: Die Untersuchung der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache wird als Pure Language Processing oder NLP bezeichnet. NLP wird in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Stimmungsanalyse, maschinelle Übersetzung und Spracherkennung.

Pc Imaginative and prescient: Pc Imaginative and prescient ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Interpretation digitaler Fotos und Filme beschäftigt. Selbstfahrende Autos, medizinische Bildanalyse und Gesichtserkennung sind nur einige der zahlreichen Einsatzmöglichkeiten von Pc Imaginative and prescient.

Erhöhte Produktivität: Durch die Automatisierung von Aufgaben und Prozessen können KI und ML Unternehmen dabei unterstützen, ihre Produktivität zu steigern. Dadurch können sich die Mitarbeiter möglicherweise auf wichtigere und wertvollere Aufgaben konzentrieren.

Die Genauigkeit wird erhöht: Indem sie Unternehmen Zugang zu Erkenntnissen verschaffen, die andernfalls nicht verfügbar wären, können KI und ML Unternehmen dabei helfen, ihre Entscheidungsgenauigkeit zu verbessern. Dies kann zu einer besseren Entscheidungsfindung und besseren Ergebnissen führen.

Neue Möglichkeiten: KI und ML können Unternehmen dabei unterstützen, neue Möglichkeiten zu finden und neue Waren und Dienstleistungen zu entwickeln. Unternehmen können davon profitieren, indem sie ihren Marktanteil erhöhen.

Datenanforderungen: KI- und ML-Systeme benötigen zum Trainieren Zugriff auf große Datensätze mit gekennzeichneten Daten. Für Unternehmen, die keinen Zugriff auf umfangreiche Datensätze haben, könnte dies schwierig sein.

Komplexität: Die Erstellung und Implementierung von KI- und ML-Algorithmen kann eine Herausforderung sein. Unternehmen, denen die Ressourcen oder das technische Know-how zur Entwicklung und Nutzung dieser Technologien fehlen, könnten dies als Herausforderung empfinden.

Voreingenommenheit: Wenn die Trainingsdaten verzerrt sind, können auch KI- und ML-Algorithmen verzerrt sein. Dies kann zu voreingenommenen oder fehlerhaften Ergebnissen führen.

Angesichts der schnellen Entwicklung von KI und ML ist es schwierig vorherzusagen, wo sich diese Technologien in Zukunft befinden werden. Dennoch werden ML und KI weiterhin eine bedeutende Rolle in unserem Leben spielen.

Mit der Weiterentwicklung der KI- und ML-Technologien können wir davon ausgehen, dass viele weitere revolutionary und bahnbrechende Anwendungen entstehen werden. Diese Innovationen werden sicherlich große Auswirkungen auf unsere Welt haben und das Potenzial haben, mehrere Branchen zu revolutionieren.

Es gibt ein paar Dinge, die Sie tun können, wenn Sie mit KI und ML arbeiten möchten. Lernen Sie zunächst die Grundlagen von KI und ML. Sie können mehr über diese Technologien erfahren, indem Sie die zahlreichen Ressourcen nutzen, die on-line und in Bibliotheken verfügbar sind.

Zweitens: Fangen Sie bescheiden an. Vermeiden Sie es, sofort mit einer komplizierten KI- oder ML-Anwendung zu beginnen. Beginnen Sie mit einem unkomplizierten Unterfangen, das Sie schnell abschließen können. Sie erwerben die Grundlagen und entwickeln so Ihre Talente.

Drittens sollten Sie mit anderen Menschen zusammenarbeiten. Vernetzen Sie sich mit anderen KI- und ML-Enthusiasten in einer der zahlreichen verfügbaren On-line-Communities. Sie können Hilfe und Anleitung von diesen Communities erhalten.

Viertens: Üben Sie Geduld. Das Erlernen von KI und ML braucht Zeit. Wenn Sie nicht sofort Ergebnisse bemerken, geben Sie nicht auf. Sie werden irgendwann Erfolg haben, wenn Sie weiter lernen und üben.

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